在上一篇文章中 Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding，提供了二进制码的tensorflow算子源码，那就顺便来讲下tensorflow自定义算子的完整实现过程。前言制作过程基于tensorflow官方的custom-op仓库以及官网教程，并且在Ubuntu和MacOS系统通过了测试。官方提供的案例虽然也涵盖了整个流程，但是它过于简单，自己遇到其他需求的实现可能还得去翻
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2024-09-25 07:08:37
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目录背景介绍代码示例核心数据结构REGISTER_OP 分析REGISTER_KERNEL_BUILDER 分析自定义算子运行分析 背景介绍TensorFlow官网如何创建自定义算子OP的How to文档链接，本文基于该文档中的代码示例，着重分析TensorFlow框架是如何实现用户自定义算子扩展的功能，力求知其然还要知其所以然。TensorFlow源码下载链接，本文的分析基于最新的ma
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2024-09-25 14:13:09
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TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点： 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持，包括CPU，GPU，以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++，python，R语言等 高度的灵活性和效率 边学习边体验 支持 由谷歌提供支持，谷歌希望其可以成为机器学习研究和开发人
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2021-07-10 06:20:00
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要：本文介绍了tensorflow的常用函数。1、tensorflow常用函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行
TFLITE-SOC GEMM接口分析涉及文件：tensorflow/lite/kernels/modeling/util.sc.h |-- PrintMatricesInfo |-- PrintMatrix |-- PrintMatricestensorflow/lite/kernels/cpu_backend_gemm.htensorflow/lite/kernels/cpu_backend_
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台（如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等），我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出（序列化）为一系列标准格式的文件。在此基础上，我们才可以在不同的平台上使用相对应的部署工具来部署模型文件。TensorFlow 提供了统一模型导出格式 SavedModel，使得我们训练好的模型可以以这一格式为中介，在多种不同平台上部署，这是我们在 TensorFlo
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2024-03-07 10:08:32
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。RapidMiner有一些很有用的扩展包，可以用来搭建推荐系统和评论挖掘系统，一个扩展包是推荐系统扩展包rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar，可以直接实现基于内容的和基于协同过滤的推荐系统。另一个扩展包是信息抽取扩展包rapidmi
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作为一种通用的变成语言，Python经常用来解决数学问题。它包含一些用于管理整数和浮点数的内置类型，这很适合完成一般应用中可能出现的基本数学运算。
而标准库中包含一些用于满足更高级需求的模块。
Python的内置浮点数在底层C语言中是double类型，对于大多数数学运算需求的程序来说，这已经足够精确。
但是如果需要非整数值更为精确的表示，那么decimal和fractions模块会很有用。
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2024-07-19 10:33:25
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# PyTorch算子库简介
PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。其算子库提供了一系列高效的数学运算功能，方便用户构建和训练神经网络。本文将详细介绍PyTorch算子库的基本概念和常用操作，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这个库。
## 什么是算子（Operator）？
在深度学习中，算子是指对数据进行的一种处理，它可以是数学运算、张量
在深度学习快速发展的今天，PyTorch作为一种流行的计算框架，广泛应用于各种业务场景中。然而，在其使用过程中，我们可能会遇到一些与算子库相关的问题。本文将详细记录解决“算子库 PyTorch”问题的过程，从问题描述到解决方案，涵盖每个环节的分析与优化。
### 问题背景
随着业务的持续增长，我们的模型也在不断迭代和优化，但最近出现了一些性能下降的迹象，导致模型的推理速度显著减缓。这不仅影响了
简介索贝尔（Sobel）算子索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。 索贝尔算子不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。计算方法：使用函数：Sobel（）函数应用：部分代码示例：int main()
{
Mat src, gray_src,dest;
src = imread
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2024-07-10 21:15:57
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1.函数：tf.placeholder(
dtype,
shape=None,
name=None
)参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定） name：名称释义： 占位作用： Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在
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2024-03-28 08:26:41
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在做毕设的时候需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子，所以用到了这部分的知识，再不总结就要忘光了= =，本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门，这些官方教程写的都很好，以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架PyG的代码实现也是采用了扩展的方法，因此也可以当成下面总结PyG源码文章的前导知识吧 。第一种情况：使用PyThon扩展PyTorch
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2023-10-25 22:33:52
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目前计算机中的搜索算法有哪些？深度优先，广度优先(源自于数据结构)穷举法(列出所有可能),回溯法（深度优先思想加上返回式搜索）源自于算法设计与分析爬山法，模拟退火，遗传算法（智能化算法）都是一些自适应的随机搜索算法，（有点类似于不确定性算法，也是一些启发式算法（另外蚁群算法也是启发式算法）梯度下降算法（源自于最优化理论）前期补充材料：请参考遗传算法该如何理解从启发式的角度去理解更容易：
在学习中涉及到了TensorFlow的自定义算子实现，现将整个工程中的一些思考写下来，有问题的部分也请大家指正！！！OP和Kernel是TensorFlow框架最重要的两个概念，OP类似于函数声明，Kernel类似于实现。要注意以下四个方面：一是所有Op包含注册和实现两部分；二是OpKernel类（./core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类；三是所有Op类的实现需
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2024-02-20 07:16:33
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概要
本文利用tensorflow构建文本分类模型，数据集使用的是IMDB电影评论文本【数据集地址】，模型主要有四层：
模型构建
导入所需要的库，以及下载数据集。
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import re
import shutil
import string
import te
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2024-04-07 00:03:01
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任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦。编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码，当增加层数时，编写代码将会更加困难，执行时间也会更长。TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷，从而缩短了想法到部署之间的实现时间。在本教程中，你将学习如何利用 TensorFlow 的功能来实现深度神经网络。TensorFlow 是
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2023-11-12 20:19:31
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